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协方差函数

定义高斯过程中两个输入点之间相关性的核函数,决定了建模函数的规律性和结构。

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Matérn核

由粗糙度参数ν参数化的协方差函数族,对建模的高斯过程的可微性提供精细控制。

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RBF核(高斯核)

无限可微的径向基协方差函数,假设函数非常平滑,广泛用于标准高斯过程。

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核超参数

协方差函数的参数(如长度尺度和方差),控制高斯过程的行为,并通过最大似然估计进行优化。

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长度尺度

核的超参数,决定输入点相关的距离,控制高斯过程建模函数的变化性。

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信号方差

核的超参数,表示建模函数的垂直标准差,控制高斯过程波动的平均幅度。

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观测噪声

参数σ²,模拟观测的不确定性,添加到协方差矩阵的对角线上以处理高斯过程中的噪声数据。

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条件分布预测

基于现有观测条件,计算高斯过程在新点处的后验分布,提供预测均值和方差。

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最大似然证据最大化

通过最大化观测数据在模型下的边缘对数似然来优化高斯过程超参数的过程。

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Karhunen-Loève定理

将高斯过程分解为具有独立高斯系数的正交函数级数,从而实现过程的紧凑表示。

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点积核

协方差函数k(x,x') = σ² + xᵀx',用于在高斯过程中建模线性或多项式函数。

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深度高斯过程

高斯过程的扩展,其中协方差函数本身由神经网络参数化,允许复杂的非平稳模型。

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稀疏高斯过程

使用诱导点的计算近似方法,将标准高斯过程在大数据集上的立方复杂度O(n³)降低。

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Cholesky分解

协方差矩阵K = LLᵀ的分解,用于有效解决线性系统并计算高斯过程中的对数似然。

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